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  • Social Business Process Model Recommender: An MDE approach 

    Khider, Hadjer; Hammoudi, Slimane; benna, Amel; Meziane, Abdelkrim
    In : Rapports de recherche internes, (CERIST, Alger, 2018-09-26)
    with the advent of the social Web (Web 2.0) and the massive use of online social networks (OSNs) (e.g. Facebook, LinkedIn). OSNs have become new opportunity that provides huge Masses of data about users’, rich in their diversity and important in their quantity. Exploring the profiles data among these OSNs attract a ...
  • A parallel BSO Metaheuristic for Molecular Docking problem 

    Hocine, SAADI; Malika, MEHDI; Nadia, Nouali Taboudjemat
    In : Rapports de recherche internes, (CERIST, Alger, 2018-09-12)
    Dans ce rapport, nous proposons un modèle parallèle d’une métaheuristique basée sur l’essaim d'abeilles (BSO) pour résoudre le problème de Docking moléculaire. Cette solution est basée sur le modèle MapReduce, nous utilisons le framework MapCG pour implémenter ce modèle sur les cartes de traitement graphique GPUs ...
  • Leveraging Learners' Activity Logs for Course Reading Analytics Using Session-Based Indicators 

    Sadallah, Madjid; Encelle, Benoît; Maredj, Azze-Eddine; Prié, Yannick
    In : (Inderscience, 2018)
    A challenge that course authors face when reviewing their contents is to detect how to improve their courses in order to meet the expectations of their learners. In this paper, we propose an analytical approach that exploits learners' logs of reading to provide authors with insightful data about the consumption of their ...
  • Visual Data Mining by Virtual Reality for Protein-Protein Interaction Networks 

    Aouaa Noureddine;; Gherbi Rachid; Meziane Abdelkrim; Hayat Hadjar; Insaf Setitra
    In : Rapports de recherche internes, (CERIST, Alger, 2018-03-28)
    Currently, visualization techniques in the genetic field require a very important modeling phase in terms of resources. Traditional modeling techniques (in two dimensions) are rarely adapted to manage and process this mass of information. To overcome this kind of problem, we propose to use a new graph modeling technique ...
  • Random input helps searching predecessors 

    Belazzougui, Djamal; Kaporis, Alexis C.; Spirakis, Paul G.
    In : (CEUR-WS.org, Athènes, 2018-06-17)
    A data structure problem consists of the finite sets: D of data, Q of queries, A of query answers, associated with a function f : D ×Q → A. The data structure of file X is “static” (“dynamic”) if we “do not” (“do”) require quick updates as X changes. An important goal is to compactly encode a file X ∈ D, such that ...

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